随着我国建筑工业化战略的实施与推进,建筑机器人成为产学研界的研究热点,预制混凝土构件精细化抹平机器人作为建筑工业产业链中的关键设备,其关键问题的研究与解决,对提高预制混凝土构件生产设备自动化水平,保障预制构件产品质量,推动建筑工业化发展具有重要的现实意义。论文以预制混凝土构件精细化抹平机器人为研究对象,开展了预制构件定位和作业路径规划等问题研究,提出了基于SURF算子特征提取的双目视觉立体匹配定位算法和基于改进神经元激励算法的全遍历路径规划算法。主要完成了如下工作:1、在调研分析预制混凝土构件抹平机器人工作环境的基础上,依据预制混凝土构件生产作业标准和要求,搭建了抹平机器人双目视觉实验系统,基于此系统开展了图像获取、预处理和标定等内容研究,完成了系统的双目标定实验;2、为解决静态环境下对目标构件定位问题,提出了一种基于SURF算子和Flann库匹配算法结合的特征提取双目视觉立体匹配定位算法。该算法选择基于SURF算子的特征提取并结合Flann库匹配算法,通过三维空间坐标系的计算,得到特征点的坐标值,从而实现抹平机器人的双目视觉立体匹配定位,实验结果表明该算法具有较高的定位精度,满足抹平机器人的作业要求;3、针对预制构件精细化抹平作业路径规划问题,提出了基于改进神经元激励算法的全遍历路径规划算法。该算法针对基于神经元激励的全遍历路径规划算法易陷入局部最优和死区脱困问题,通过引入模板法、最优脱困点选择法、以及改进生物激励神经网络点对点路径规划完善该算法,实现抹平机器人作业路径的优化控制,MATLAB仿真实验结果表明,改进算法在路径长度、转折次数、遍历重复率、作业区域覆盖率等方面具有更好的性能。